客服行業一直都是勞動密集型産業，随着AI技術的發展，企業開始利用智能客服優化服務能力。
但智能客服能否解決企業痛點？它可以承擔哪些工作？企業适合什麼樣的智能客服？這些問題都需要管理者先行思考，結合企業的實際業務情況，分析應用智能客服的必要性和可行性。
為什麼要引入智能客服？
每個客服中心的職能都不一樣，在考慮引入智能客服時必須結合客服中心職能進行客觀評估。
考慮客服中心主要負責什麼業務？是以服務關懷為主還是以營銷為主？是呼入類還是呼出類？各類業務哪個占比大？企業需要它去實作什麼職能？
之後是進一步的評估，哪種智能客服比較合适解決企業痛點？這需要結合企業痛點和各類智能客服的優勢來看，選擇更需要的智能客服服務模式。
企業的業務量是否适合上線智能客服？
企業對智能客服可以分流的業務量很容易陷入兩種誤區。
一種是過于樂觀，客服中心業務量并不大，隻是波動大，但引起波動的部分智能客服無法解決，是以效果不明顯。
另一種過于保守，智能客服上線後處理量大幅增長，但是人工客服數量并沒有大幅減少，人力成本并沒有下降，企業便不願繼續使用。
實際上這并非是智能客服作用不明顯，而是上線後把壓抑的客戶需求釋放了。原來可能受到人力或系統等待數的限制，導緻服務顧客的數量出現瓶頸。
上線智能客服後，因為人力沒有額外增長，是以需要找人工服務的依然維持在一定的水準。但是處理量大幅增長，說明機器人讓客服中心服務了更多客戶。
為了避免出現這種誤區，企業可以客觀地預測和分析客服中心處理量的情況，并結合從每通服務的單CALL成本進行客觀評估。
智能客服上線前企業需要做哪些準備？
人工智能的前提是人工，想讓智能客服發揮最大作用，企業就需要組建一支運維團隊。包含對知識點應答跑錯、維護更新、圖文編輯、資料分析、語音管理等關鍵的職能。企業需要結合業務現狀組建團隊，不斷優化應答失敗的知識點，提升機器人智能化程度。
另外，在上線前要對行業知識點進行梳理，看看哪些業務類型适合智能客服應答。可以從咨詢量大的和被查詢多的兩個次元檢視，篩選出熱點問題錄入到知識庫。由于智能客服是一問一答的形式，是以要考慮知識庫結構如何與智能客服邏輯更好比對，提升問題的解決效率。
當然，知識的梳理、錄入、訓練以及後續的優化更新這部分工作也可以交由服務商代理營運，進一步減輕企業負擔。